| Research Abstract |
本研究課題では,1)人間に操作される知能機械(以後,単に機械と呼ぶ)に人間の操作意図を早期に推論させる技術,ならびに2)人間の持つ願望,特に機械の操作特性に対する願望を具現化するための技術,を研究し,最終的に,3)これらを統合したインタフェイスの実現,を目標にしている.本年度は特に,1)と3)に関して研究を進めた.
1)については,具体例として,搬送・位置決め作業を支援する機械を考え,位置決め位置のような非シンボリックな(離散化できない)操作意図を,機械の操作だけから早期に推論するアルゴリズムを研究した.ANN(人工ニューラルネットワーク)を推論の基本技術に利用する場合を議論し,ANNの構造,教師信号,学習方法の三つの側面において互いに異なる8種類のアルゴリズムを構築した.実験的な性能比較の結果,RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)によって推論に位置依存性を持たせ,教師信号を操作意図(位置決め位置)に対する偏差とし,かつ直近の操作パターンを学習セットに利用した場合に,もっとも推論精度がよくなることがわかった.ただし,推論精度そのものの向上が課題として残った.
一方,3)について,本年度は予備的検討として操作意図がシンボリック(離散的)であると仮定し,操作意図推論技術と操作特性に対する願望の具現化技術の統合について,技術的な観点を含めて議論した.結果として,願望の具現化アルゴリズムを中心に据え,操作意図推論アルゴリズムを補助的に用いる形にすると,両者を統合したインタフェイスが,これまで独立に研究してきたアルゴリズムの両方を大きく改編することなしに実現できそうであるという見通しを得た.ただし,操作意図推論アルゴリズムが出力する推論の信頼性を,機械の制御や人間とのコミュニケーションに活用する方法については良案が得られず,次年度への課題となった.
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